人工智能书籍,你必读哪些?

热门头条1年前 (2023)发布 残剑@葫芦娃AI
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人工智能书籍,你必读哪些?

一、哪些书籍是人工智能领域的必读之选?

人工智能领域有很多值得一读的好书?。我要推荐一本冷门但非常不错的书,叫做《统计机器学习导论》(Introduction to Statistical Machine Learning), 这本书是日本的杉山将大哥写的,非常不错。相比其他书,这本书更易读,可以先看这本再读《esl》,《prml》, 还有《sutton》的《强化学习导论》(Introduction to Reinforcement Learning)。这本书写得非常好,读完了可以说算是入门了。光读理论是不够的,还要看看那本《四脚蛇书》(Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow),让你对机器学习框架有更深入的了解?。只会机器学习理论和一些简单的数据集是不够的,还需要了解一些基础架构对吧?所以你需要读一下关于基础架构的书,比如《设计数据密集型应用》(Designing Data-Intensive Applications)。

二、你想要从事什么方向的AI工作呢?

如果你想从事推荐系统方向的工作,我推荐王喆老师的《深度学习推荐系统》(Deep Learning for Recommender Systems),这本书非常不错,读起来真的很过瘾。还有一个方向是搜索系统,你可以看一下Manning的《信息检索导论》(Introduction to Information Retrieval)和刘铁岩老师的《学习排序》(Learning to Rank)✨。另外,铁岩老师的《分布式机器学习》也非常值得一读,毕竟你也需要了解一下参数服务器的玩法。如果你对自然语言处理感兴趣,我推荐一本简单入门的书,《Python自然语言处理》(Natural Language Processing with Python),还有一门公开课的讲义,来自哥伦比亚大学,你可以把讲义打印下来,基本上就入门了。当然,学习cs224N也是必须的,记得打印讲义和幻灯片。如果你对AI和CV(计算机视觉)方向感兴趣,我建议你打印一下CS231N的讲义,顺便也可以打印一下相关论文。目前我没有读过很多CV方面的书,所以就不多说了。还有一本书叫做《终极算法》,有人推荐过,我觉得一般般,读起来不够过瘾。不过有一本绿皮书《算法之美》我觉得很不错,可以买来消遣一下。还有一本叫《统计学习方法》的书,李航老师写的,第二版放在床头,经常翻一翻,比如推推SVM、GBDT这些?。

三、如何更好地学习人工智能?

其实我并不推荐一上来就读很厚的书,根本看不下去。有些人一上来就推荐《人工智能,一种现代化方法》,这典型的知乎风格。入门的话,可以先学几门公开课,比如吴恩达的课程,不错的。别好高骛远,慢慢来。像Bayesian Inference这样的东西,在入门阶段还不需要太深入,可以看看Koller的《PGM》大厚书,但是得看看自己是否能消化得了。读着读着,会发现自己数学水平可能有些跟不上。Boyd的《凸优化》可以看看,这样你学习机器学习理论和数值优化会更顺利,不会碰到瓶颈。MIT的Strang老师的线性代数也可以重新温习一下。如果你对采样等方面感兴趣,了解一下MCMC这类东西是必须的,还可以学习一下随机过程,有一位叫Yida Xu的老师在网上讲得不错,当然前面提到的书里也有涉及到?。想到哪儿就写到哪儿了,有些乱,大家凑合看吧。记得使用搜索引擎,找国外的PDF,在学校或淘宝打印最省钱。很多书读起来都很慢,不要期望一下子就读懂,慢慢来,时不时翻翻书就可以了。即使没有天才般的灵感和创新的点子,我相信在人工智能/机器学习/深度学习领域,你也绝对不会被淘汰。别人都说机器学习门槛很低,但是真的低吗?其实并不是的,有很多东西需要学,不要指望一下子什么都会。写得有点乱,有什么想到的我再和大家分享。

要点

这里有一些人工智能领域的必读书籍推荐,包括《统计机器学习导论》、《深度学习推荐系统》等。无论你对哪个方向感兴趣,这些书籍都能给你提供很好的学习材料。

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